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凌晨两点十七分,李代码的显示器还亮着。
三块屏幕,左边是黑色终端里滚动的绿色日志,中间是e浏览器开着二十几个标签页,右边是excel表格和python编辑器。房间唯一的光源是屏幕光,映在他三天没刮胡子的脸上,像某种诡异的仪式。
他正在写一个爬虫。
不是普通爬虫——那种抓取网页信息、批量下载图片的初级玩意,他大三就会写了。这个爬虫要高级得多,它要潜入几十个财经论坛、数百个股票贴吧、上千个投资微信群聊的聊天记录(通过某些非公开接口),抓取关键词出现的频率、情感倾向、讨论热度,然后喂进一个lstm神经网络,预测下一个交易日的板块轮动。
简单说,他要量化市场情绪。
这个想法诞生于两周前,在茶水间被那个用《易经》算股票的实习生“击败”之后。李代码当时就明白了:这个市场里,理性分析干不过玄学,基本面干不过消息面,而消息面的本质是情绪传导。与其研究财报,不如研究人心——用代码研究。
过去十四天,他睡了不到七十个小时。咖啡罐在脚边堆成小山,外卖盒子散发馊味,但代码就要完成了。现在只差最后一步:把抓取到的文本数据做情感分析,正面词加分,负面词减分,再加权时间衰减——越临近收盘的讨论,权重越高。
他敲下最后一行代码:
defcalcte_se_scoretext,timestamp:
#情感词典加载
positive_words=load_positive_dict
ive_words=load_ive_dict
#时间衰减系数
time_factor=calcte_time_decaytimestamp
#计算基础情感分
base_score=len[inpositive_words]-len[iive_words]
#应用衰减
final_score=base_score*time_factor
returnfinal_score
运行。没有报错。进度条开始缓慢爬升:1%...5%...12%...
李代码靠在椅背上,闭上眼睛。他能听见机箱风扇的嗡鸣,能闻到自己身上的汗味,能感觉到心脏因为过度摄入***而不规则地跳动。但更多的是兴奋——一种即将揭开市场面纱的兴奋。
他想证明,这个由贪婪和恐惧驱动的市场,是可以被量化的。那些看似随机的波动,那些突如其来的涨停跌停,那些“消息灵通人士”的“内幕消息”,归根结底都是情绪的共振。而情绪,是可以被测量的。
进度条爬到100%。终端弹出结果:
今日市场情绪指数:-0.34(偏悲观)
热门板块情绪排名:
1.新能源汽车:+0.87
2.半导体:+0.45
3.白酒:-1.23
...
李代码盯着屏幕。新能源汽车板块情绪分最高,符合预期——最近政策利好不断。白酒板块情绪分最低,也合理,毕竟估值在高位,资金有出逃迹象。但半导体只有+0.45,这有点意外。他看了几篇研报,都说半导体景气度持续,资金在流入。
他的爬虫说不是。
他调出原始数据:抓取的八千多条关于半导体的讨论中,“卡脖子”“制裁”“产能过剩”等负面词出现频率是正面的两倍。虽然研报乐观,但散户情绪已经转向悲观。
“有意思。”李代码喃喃自语。研报代表机构的“嘴”,散户情绪代表市场的“腿”。嘴说一套,腿走另一套,这事儿常有。
他看了眼时间:凌晨三点二十。距离a股开盘还有六个小时。
他做了个决定:信爬虫。
不是全信,是拿一部分资金试水。他有三万块闲钱,原本打算换台新电脑。现在,他决定用这一万块,验证他的模型。
他打开交易软件,登录那个尘封已久的账户——去年亏了八千块后就没再碰过。账户余额:31247.86元。他选了新能源汽车板块里情绪分最高的三只股票,半导体板块里情绪分最低但基本面还行的两只股票(逆向操作),白酒板块完全不碰。
挂单。设置买入价:今日开盘价上浮1%(防止高开买不到)。设置止损:-5%。止盈:+10%。
做完这一切,天快亮了。窗外泛起鱼肚白,城市的轮廓在晨雾中显现。李代码关掉显示器,瘫在床上,却睡不着。脑子里全是数字、曲线、概率。
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